Hay un número en el último informe de McKinsey que debería quitarle el sueño a cualquier director de Marketing: el 90% del gasto de Marketing no está cubierto por ninguna medición seria de retorno. No es una cifra de una empresa rezagada. Es el promedio de 500 líderes de Marketing de Francia, Alemania, Italia, España y el Reino Unido, encuestados para el estudio State of Marketing Europe 2026. Nueve de cada diez euros se deciden, en la práctica, a ciegas.
Ese dato explica por qué 2026 arranca con una paradoja. Nunca hubo tanta inversión ni tanta tecnología disponible, y sin embargo la pregunta del CEO sigue siendo la misma de hace veinte años: ¿esto que gastamos, funciona? La inteligencia artificial promete resolverlo. Este artículo sostiene algo distinto: la IA por sí sola no prueba el ROI. Lo que lo prueba es un modelo que ponga la medición primero, conecte el Marketing con el Negocio, y use la IA como palanca sobre esa base. Vamos por partes, con los datos sobre la mesa.
Más inversión, menos certeza
El apetito por invertir está intacto. El 72% de los líderes esperaba aumentar su gasto relativo de Marketing en 2025, y el presupuesto promedio ya ronda el 8,7% de los ingresos de la compañía. El mercado publicitario europeo llega a 188.500 millones de euros. La confianza existe.
El problema aparece cuando ese crecimiento se ajusta por la inflación de medios: el alza real queda apenas en 0,9%. Es decir, se invierte más para comprar prácticamente lo mismo. En ese escenario, cada punto de eficiencia importa, y la presión del directorio se vuelve concreta. Cinco de los diez temas que los CMO califican como más importantes giran en torno a lo mismo: demostrar y mejorar la contribución del Marketing al Negocio. La gestión de presupuesto quedó como la segunda prioridad del año, solo detrás de la marca, y el ROI de Marketing entre las cuatro con mayor urgencia de acción.
La conclusión es incómoda y clara. El dinero está. La convicción de que el Marketing crece está. Lo que falta es la prueba.
El dato que incomoda: casi todo se decide a ciegas
Aquí está el corazón del informe. Más del 90% de las empresas tiene alguna forma de medición de retorno, pero la mayoría solo alcanza a explicar una fracción mínima de su gasto. Apenas el 3% de los líderes logra explicar más del 50% de su inversión de Marketing a través de una medición de ROI. El resto navega con una linterna que ilumina un rincón del presupuesto y deja el resto en penumbra.
Los propios encuestados nombran los frenos: datos limitados, capacidades de medición insuficientes y falta de conexión entre las áreas. No es un problema de voluntad. Es un problema de fundaciones. Y se agrava por un cambio técnico que muchos todavía no procesan: la medición determinística que dominó la última década, esa que atribuía una compra directamente al clic en un anuncio, se quedó corta. Las restricciones de privacidad la limitaron, y siempre tuvo un defecto silencioso: subvalora el efecto del funnel alto y de los canales cruzados, justo donde se construye la demanda futura.
Los mejores ya se movieron a métodos probabilísticos. Combinan marketing mix modeling, que estima estadísticamente el aporte de cada canal, con estudios de incrementalidad, que validan el efecto real mediante experimentos controlados. La suma de ambos da algo que la atribución simple nunca dio: una visión honesta de cuánto crecimiento genera de verdad cada peso invertido. Esa es la base del servicio de Analytics y CRO de Futture, y es el primer eslabón de cualquier Marketing que quiera dejar de adivinar.
La IA entró por la puerta equivocada
Ahora el giro interesante. En el ranking de importancia declarada, la inteligencia artificial generativa aparece recién en el puesto 17 de 20. Uno pensaría que es una prioridad marginal. Pero cuando a esos mismos líderes se les pregunta dónde piensan aumentar más su inversión, la gen AI salta al primer lugar. Creen poco en ella en el discurso, y apuestan por ella con la billetera.
Esa contradicción esconde una brecha que separa a dos grupos. Un 6% de los CMO ya son líderes en IA: la ubican en su top cinco y reportan ganancias de eficiencia promedio del 22%, que reinvierten en crecimiento. El resto la deja al fondo de la agenda y no logra escalar más allá de pilotos sueltos.
La pregunta obvia es qué hacen distinto los líderes. Y la respuesta desarma el mito de que esto se trata de comprar la herramienta correcta. Entre los líderes de IA, los frenos que quedan no son tecnológicos: el 47% señala la falta de una estrategia clara y el 37% un modelo operativo inadecuado. Los rezagados, en cambio, siguen atascados en lo básico, infraestructura de datos (81%) y adopción (65%). En palabras del propio McKinsey, las apuestas chicas no generan grandes ganancias. La IA no falla por falta de modelos. Falla por falta de modelo operativo.
Los números de McKinsey que redefinen 2026
| Señal | Dato (McKinsey, 2026) | Lectura para tu Negocio |
|---|---|---|
| Gasto de Marketing sin medición de ROI | 90% | Casi todo el presupuesto se decide sin evidencia. |
| Líderes que explican más del 50% de su gasto | 3% | La medición completa es rara, y por eso es ventaja. |
| Gen AI por importancia declarada | Puesto 17 de 20 | Se subestima en el discurso. |
| Gen AI por intención de inversión | Puesto 1 | Es donde más se piensa invertir. |
| Ganancia de eficiencia de los líderes en IA | 22% | El premio existe y es medible. |
| Principal freno de los líderes en IA | Estrategia (47%) y modelo operativo (37%) | El cuello no es la herramienta. |
| CMO que se coordinan con el CFO de forma regular | 50% | El puente Marketing y Finanzas está a medio construir. |
| Empresas sin líder de Marketing en el C-suite | 38% | Al Marketing aún le falta silla en la mesa. |
Performance primero: medir como miden los mejores
Si el 3% que mide bien es el grupo que queremos integrar, la ruta empieza por el Performance entendido en serio, no como sinónimo de campañas de conversión, sino como la disciplina de saber qué mueve la aguja. Eso significa tres cosas concretas.
Primero, un ecosistema de medición holístico: principios y KPI compartidos por toda la organización, con un indicador rector que incluya los efectos de largo plazo. Segundo, un stack de herramientas que combine marketing mix modeling, pruebas de incrementalidad y atribución, sobre datos limpios y consistentes entre canales. Tercero, un dueño claro de la medición, porque sin gobierno la data se vuelve una discusión de opiniones. Los líderes del estudio no miden más cosas, miden las cosas que importan, y las conectan a un KPI que el resto del comité entiende.
El beneficio no es solo defensivo. Cuando el Marketing puede mostrar qué parte de su gasto genera crecimiento, deja de negociar presupuesto desde la desconfianza. La medición no es un costo de cumplimiento. Es lo que libera la siguiente inversión.
Negocio en el centro: que el CMO y el CFO hablen el mismo idioma
La segunda capa es la que más se subestima, y el informe la deja en evidencia con dos datos. Solo la mitad de los CMO europeos afirma coordinarse de forma regular con el CFO. Y un 38% de las empresas ni siquiera tiene un líder de Marketing en el C-suite. Traducido: en cuatro de cada diez compañías, la voz del cliente no llega a la mesa donde se decide el capital.
Los casos que McKinsey levanta apuntan todos al mismo lado. En Lindt, el Marketing no es una función de apoyo: los líderes vienen de roles comerciales, el CEO participa de la innovación de producto, y ventas y Marketing comparten un mismo marco de crecimiento con KPI cruzados. Ahí el Marketing no pide permiso, dirige. Esa es la diferencia entre un área que ejecuta campañas y un área que gobierna el crecimiento.
Para la mayoría de las empresas de la región, ese puente entre Marketing y Negocio es la palanca de mayor retorno y la más barata, porque no requiere tecnología nueva, requiere alineación. Es exactamente el terreno del CMO Support: sentar al Marketing en la conversación de Negocio con las métricas que el directorio respeta, y conectar la inversión con los objetivos que de verdad importan.
La IA como palanca, sobre un modelo que la sostenga
Recién ahora, con la medición firme y el Negocio alineado, la inteligencia artificial rinde de verdad. Y cuando lo hace, el salto es notable. Kraft Heinz montó una plataforma de IA que bajó su ciclo creativo de ocho semanas a ocho horas. Coca-Cola desplegó una red de agentes autónomos que entregó ofertas personalizadas a más de 800.000 consumidores, con una tasa de clics casi cuatro veces mayor y a una fracción del costo de una campaña manual. Esto ya no es promesa, es operación.
La diferencia entre esos casos y los pilotos que mueren en un cajón está en las fundaciones. Datos de primera parte con consentimiento, identidad resuelta, un stack de MarTech que integra herramientas y flujos, y un modelo operativo que define quién hace qué. Sin eso, la IA produce demos vistosas que no escalan. Con eso, se vuelve una máquina de eficiencia y personalización. Construir esa base es el trabajo de MarTech y RevOps, y es lo que convierte la inversión en IA de una apuesta en una capacidad.
Vale la pena mirar hacia dónde va todo esto. Con funciones como la compra dentro de ChatGPT y los agentes que descubren, comparan y eligen por el consumidor, el propio embudo de decisión se está mudando a la conversación con la IA. Las marcas que quieran seguir apareciendo tendrán que ganarse ese lugar de forma deliberada. Pero incluso ese frente nuevo se apoya en lo mismo: sin medición no se sabe si funciona, y sin modelo operativo no se sostiene.
El modelo que conecta las tres cosas
Aquí es donde el informe de McKinsey y la forma de trabajar de Futture se encuentran. El estudio concluye que la IA rinde cuando se apoya en un modelo operativo, no en pilotos aislados. Ese modelo, en Futture, tiene nombre: el Business Marketing Model, un volante de tres estados que gira y compone valor.
Funciona así. Todo parte en el Negocio, donde se conectan los objetivos comerciales con las métricas que importan. Sigue en la Ejecución, donde se opera el Marketing con disciplina de Performance. Y cierra en la Inteligencia, donde se mide, se aprende y esa memoria vuelve a alimentar el Negocio para el siguiente giro. Mientras más se opera junto, más inteligente y más rentable se vuelve el Marketing. La medición no es el final del proceso, es lo que cierra el ciclo y lo hace mejorar solo.
Puesto sobre los hallazgos de McKinsey, el modelo responde punto por punto. ¿El 90% del gasto sin medir? La Inteligencia lo cubre. ¿El CMO desconectado del CFO? El Negocio los une desde el inicio. ¿La IA que no escala? La Ejecución la usa sobre una base operativa real. No son tres iniciativas sueltas, es un solo modelo que se refuerza.
La conclusión para 2026
El mensaje del año no es que haya que invertir más en IA. Es que la IA no compensa la falta de un modelo. Las empresas que ganen en 2026 no serán las que compren la herramienta más nueva, sino las que puedan mirar a su directorio y explicar, con evidencia, qué genera crecimiento y qué no. Ese grupo hoy es apenas el 3%. Es un espacio enorme y está casi vacío.
La buena noticia es que el camino está claro y el orden importa. Medir primero, para dejar de adivinar. Conectar el Marketing con el Negocio, para que la inversión tenga sentido. Y usar la IA como palanca sobre esa base, para escalar lo que ya funciona. En ese orden, y no en otro, la inteligencia artificial deja de ser una promesa y pasa a ser rentabilidad. La tecnología estaba lista. Lo que faltaba era el modelo.
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Preguntas frecuentes
¿Por qué se dice que el 90% del Marketing no se puede medir?
Según el estudio State of Marketing Europe 2026 de McKinsey, sobre 500 líderes de Marketing, la mayoría solo logra explicar una fracción mínima de su gasto a través de una medición de retorno. Apenas el 3% explica más del 50% de su inversión. El resto del presupuesto se decide sin evidencia clara de qué genera crecimiento.
¿La inteligencia artificial resuelve el problema del ROI en Marketing?
No por sí sola. El mismo estudio muestra que entre las empresas líderes en IA los frenos ya no son tecnológicos, sino de estrategia (47%) y de modelo operativo (37%). La IA acelera y escala, pero para probar retorno primero hace falta una medición sólida y datos limpios. Sin esa base, la IA produce pilotos que no escalan.
¿Qué es el marketing mix modeling y por qué reemplaza a la atribución tradicional?
Es un método estadístico que estima cuánto aporta cada canal al resultado del Negocio, combinado con pruebas de incrementalidad que validan ese efecto con experimentos. Reemplaza a la atribución determinística porque esta última, además de verse limitada por la privacidad, subvalora el efecto del funnel alto y de los canales que trabajan en conjunto.
¿Por qué es tan importante la relación entre el CMO y el CFO?
Porque solo la mitad de los CMO se coordina de forma regular con el CFO, y un 38% de las empresas no tiene un líder de Marketing en el C-suite. Cuando el Marketing y las Finanzas comparten métricas, la inversión se alinea con los objetivos de la compañía y el Marketing deja de negociar presupuesto desde la desconfianza.
¿Qué es el Business Marketing Model de Futture?
Es el modelo operativo de Futture: un volante de tres estados que gira y compone valor. Parte en el Negocio, donde se conectan objetivos y métricas; sigue en la Ejecución, donde se opera el Marketing con disciplina de Performance; y cierra en la Inteligencia, donde se mide y se aprende, y esa memoria vuelve a alimentar el Negocio. Mientras más se opera junto, más inteligente y rentable se vuelve el Marketing.